臺灣博碩士論文加值系統

近年來，以單晶片技術為基礎的單板電腦，以及擁有更多功能的人臉辨識系
統應用蓬勃發展， 本文主旨是在 嘗試使用 第四 代的 樹莓派 ，結合 以 Viola提出的
定位演算法為主 由 Haar-like函數展開式係數 並結合 AdaBoost弱分類器進行 人
臉辨識系統 的演算 ，並且 以第三代樹莓派來 比較其 硬體之 性能提升，以及學習圖
像資料的耗時 性 ，最後以已商業化之系統做 價格 的 比較 。
測試結果發現，硬體
使用率 的部分， 當 第三代樹莓派 從執行到正在辨識時，
CPU使用率位於 98%~100%之後開始卡頓，並且出現錯誤視窗 ，第四代樹莓派則
是在 70%~ 顯示正常，第三與第四代樹莓派在學習圖像耗時性的部分，將
會以 1920x1080以及 1280x960兩種解析度以各 10組照片做相關的時間比較，測
試結果為，在 1280x960以第一組來看，第三 &四代樹莓派耗時分別為 2.5秒以及
0.5秒，相差了近 5倍速度，在 1920x1080的部分以第一組來看耗時分別為 10秒
以及 1.6秒，相差近 7倍，因此，當設備 需要高解析度環境時， 升級到 使用 第四
代 樹莓派 的人臉辨識系統上在時間上是優於第三代的 。 從實驗 平均 數據來看， 第
四代的處理速度快第三代將近 7倍左右， 因此 第四代對於人臉辨識是很有開發潛
力的 在成本的部分 第 3&4代 樹莓派加上 其他零件 的售價 是 低於 2000元， 硬
體成本 相對於已商業化的商品來說，比如說 考勤 系統、 人臉辨識感應式門鎖，商
用人臉監視系統，是非常有優勢的 。

In recent years, single-board computers based on single-chip technology and face recognition systems with more functions have flourished. The purpose of this paper is to try to use the fourth-generation Raspberry Pi, combined with the positioning algorithm proposed by Viola Mainly, the face recognition system is calculated by the Haar-like function expansion coefficient combined with the AdaBoost weak classifier, and the third-generation Raspberry Pi is used to compare the performance improvement of its hardware and the time-consuming of learning image data performance, and finally compare prices with commercialized systems.
The test results found that in the hardware usage part, when the third-generation Raspberry Pi is running from execution to being identified, the CPU usage starts to freeze after 98%~100%, and an error window appears, the fourth-generation Raspberry Pi It is at 70%~80%, the display is normal, the third and fourth generation Raspberry Pi will take 10 sets of photos with two resolutions of 1920x1080 and 1280x960 in the time-consuming part of learning images. For comparison, the test result is that in the first group at 1280x960, the third and fourth generation Raspberry Pi took 2.5 seconds and 0.5 seconds respectively, a difference of nearly 5 times the speed, and in the 1920x1080 part, the first group looked at The time-consuming is 10 seconds and 1.6 seconds respectively, the difference is nearly 7 times. Therefore, when the device needs a high-resolution environment, it is better to upgrade to the face recognition system using the fourth-generation Raspberry Pi than the third-generation face recognition system. of. From the experimental average data, the processing speed of the fourth generation is nearly 7 times faster than that of the third generation, so the fourth generation has great development potential for face recognition. In terms of cost, the third and fourth generation Raspberry Pi plus The price of other parts is less than 2,000 NT dollar, and the hardware cost is very advantageous compared to commercialized products, such as attendance systems, face recognition induction door locks, and commercial face monitoring systems.

誌謝 I
摘要 II
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
第一節 前言 1
第二節 文獻回顧 7
第三節 研究目的 9
第二章 樹莓派單板電腦概述與平台簡介 10
第一節 樹莓派單板電腦概述 10
第二節 樹莓派單板電腦特點 10
第三節 樹莓派操作系統 12
第四節 PYTHON程式語言簡介 13
第五節 OPENCV簡介 15
第三章 人臉辨識系統的基本理論 16
第一節 HAAR-LIKE函數簡介 16
第二節 HAAR-LIKE的 矩形特徵說明 17
第三節 HAAR-LIKE積分圖 原理 19
第四節 ADABOOST原理介紹 22
第五節 ADABOOST演算法 24
第六節 影像灰階化影像灰階化 26
第四章 實驗設備與方法實驗設備與方法 27
第一節 建立實驗步驟建立實驗步驟 27
第二節 比較分析範圍比較分析範圍 30
第五章 結果與討論結果與討論 31
第一節 建立第三代與第四代樹莓派架構建立第三代與第四代樹莓派架構 31
第二節 第三與四代樹莓派比較硬體使用率第三與四代樹莓派比較硬體使用率 35
第三節 第三與四第三與四代樹莓派學習圖像耗時測試代樹莓派學習圖像耗時測試 39
第四節 成本比較成本比較 42
第六章 結論與建議結論與建議 43
第一節 結論結論 43
第二節 未來展望未來展望 44
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